Python

Google ADK（Agent Development Kit）のトレースに Langfuse のプロンプト情報を紐付ける方法を解説します。これにより、プロンプトごとのコスト・レイテンシ分析や A/B テストが可能になります。

Geminiの性能向上によりOCRは実用的になりましたが、高精度を目指すならプロンプト調整は必須です。しかし、調整のたびに画像と結果を目視で見比べるのは、手間がかかりミスも誘発します。

はじめに # LLMアプリケーションの開発において、プロンプトの改善は避けて通れない作業です。しかし、プロンプトを変更するたびに、こんな不安を感じたことはありませんか？

はじめに # LangfuseはSelf-Hosted可能で、過去のブログでもご紹介したとおり、Google Cloud上にも簡単にLangfuse環境の構築が可能です。

はじめに # LLMアプリケーション開発において、テキストだけでなく画像や音声などのマルチモーダルなデータを扱うケースが増えています。Langfuseは2024年8月に初めてマルチモーダルトレースのサポートを発表し、同年11月には画像、音声、PDFなどの添付ファイルにも対応する完全なマルチモーダルサポートを実現しました。

はじめに # LiveKit Agentsは、音声AIアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。本記事では、Langfuseを使った観測可能性の実装と、その際に遭遇したトレース分離問題の解決方法を紹介します。

先日、新規アプリケーションのプロンプトを検討するにあたり、トレースデータ（ログ）が存在しない状態からデータセットを作成する必要がありました。 ある程度のデータ量を用意したかったため、手動入力を避ける方法（SDK や CSV）を調査・検証しました。 本記事では、基本となる UI での登録手順と、今回試した一括登録の手順をそれぞれ整理し、使い勝手や特徴を比較した備忘録として残します。

以前、Langfuse の mask オプションを利用する際のトレース保存方法について解説しました。（該当記事 ） 当時、 mask オプションに設定した関数内でトレースを保存しようとすると、該当の関数が再帰的に呼び出されてしまう問題がありました。該当記事内では、グローバル変数を用いて制御しましたがあまりスマートな方法とは言えません。

はじめに # GoogleのVertex AI Geminiが提供するコンテキストキャッシュ機能は、大量のコンテキストを再利用することで、APIコストを大幅に削減できる強力なツールです。しかし、実際にどの程度のコスト削減効果があるのかを可視化するには、一手間加える必要があります。